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为探究 COVID-19 影响在贫困程度、种族及政策措施间的差异，研究人员分析英格兰超千万例感染、数十万住院和死亡数据。发现贫困和非白人族裔人群重症风险更高，疫苗显著降低风险，公共卫生措施需兼顾社会经济和种族因素。
新冠疫情如一场席卷全球的风暴，在不同人群中掀起的波澜深浅不一。当病毒在人群中肆虐时，人们逐渐发现：有人更容易被感染，有人感染后更易发展为重症，而这些差异背后似乎隐藏着社会经济地位和种族的 “影子”。在英国，疫情导致超 2050 万确诊病例和 17.5 万死亡病例，但不同人群遭受的冲击截然不同。贫困地区居民、少数族裔群体是否面临更高的感染和重症风险？疫苗接种和公共卫生措施在这些差异中又扮演了怎样的角色？这些问题不仅关乎科学认知，更直接影响着公共卫生政策的公平性与有效性。为了揭开这些谜团，相关研究人员开展了一项覆盖英格兰地区的大规模研究，试图通过数据揭示疫情背后的社会经济和时间异质性，该研究成果发表在《SCIENCE ADVANCES》。
研究人员整合了英格兰地区 2020 年 5 月 10 日至 2022 年 2 月 27 日期间的关键数据，包括 12310485 例首次经 Pillar 2 PCR 确诊的 SARS-CoV-2 感染病例、439083 例住院病例和 107823 例死亡病例，以及疫苗接种记录。研究采用泊松回归模型（Poisson regression models），对人口统计和时间因素进行调整，分析不同社会经济地位（以多重剥夺指数 IMD 衡量）、种族、疫苗接种状态及公共卫生限制措施对感染和重症结局的影响，并评估了疫苗有效性（VE）随时间和病毒变异株的变化。
研究结果
社会经济剥夺与种族差异对重症结局的影响
在整个研究期间，最贫困地区（IMD5）的死亡、住院和感染的发生率比率（IRR）均显著高于最不贫困地区（IMD1）。其中，死亡的 IRR 为 1.64（95% CI：1.60-1.67），住院为 1.53（1.51-1.55）。非白人种族的重症风险普遍高于白人：南亚裔（South Asian）死亡 IRR 为 1.63（1.59-1.68），黑人（Black）为 1.49（1.43-1.54），其他亚裔（Asian other）为 1.24（1.17-1.32）。不过，随着病毒变异株从野生型（WT）演变为奥密克戎（Omicron），剥夺和种族相关的 IRR 幅度均有所下降，尤其是奥密克戎时期，南亚裔的死亡 IRR 显著降低。
感染风险的种族差异随时间变化
在野生型和阿尔法（Alpha）变异株流行期间，非白人种族的感染 IRR 大于 1，其中南亚裔在野生型时期的感染 IRR 为 0.89（0.88-0.89），但在阿尔法时期显著升高至 1.45（1.45-1.46）。随着时间推移，非白人种族的感染 IRR 逐渐下降，德尔塔（Delta）和奥密克戎时期接近或略高于德尔塔水平，显示出病毒变异可能减弱了部分种族间的感染风险差异。
疫苗有效性的保护作用
mRNA 疫苗和腺病毒疫苗均显著降低各人群的感染、住院和死亡风险。mRNA 疫苗对死亡的 VE 在第二剂后 18 周以上为 86.8%（86.2-87.3），加强针后 2 周内高达 97.1%（96.6-97.6）；对住院的 VE 在第二剂后 18 周以上为 84.8%（84.5-85.0），加强针后 2-10 周为 93.3%（93.1-93.5）。腺病毒疫苗的 VE 略低于 mRNA 疫苗，但对重症的保护效果依然显著。值得注意的是，奥密克戎时期的 VE 普遍低于早期变异株时期，可能与病毒免疫逃逸能力增强有关。
公共卫生限制措施的双重影响
研究发现，高限制水平时期的死亡、住院和感染 IRR 均大于 1，表明严格的封锁措施可能与更高的风险相关。这一现象在野生型和阿尔法时期尤为明显，可能与当时病毒致病性强、检测能力有限有关。而在德尔塔和奥密克戎时期，由于疫苗广泛接种和病毒致病性降低，限制措施的影响逐渐减弱，甚至在奥密克戎时期 IRR 接近 1。
研究结论与讨论
本研究揭示了英格兰地区 COVID-19 风险的社会经济和种族异质性，证实贫困和非白人种族人群在疫情中面临更高的重症负担，而疫苗接种显著缩小了这些差异。尽管病毒变异和疫苗普及在一定程度上缓解了风险差异，但社会经济因素（如收入、就业和健康状况）和结构性种族不平等仍是导致健康结局差异的根本原因。例如，南亚裔人群较高的代谢性疾病患病率可能加剧了其重症风险，而贫困地区居民因工作性质难以有效隔离，进一步增加了感染暴露。
研究结果强调，在疫情早期阶段，公共卫生措施必须纳入社会经济和种族因素，针对性地为高风险人群提供支持，如改善隔离条件、增加检测可及性。同时，疫苗接种策略需关注人群公平性，确保贫困和少数族裔群体能够平等获得疫苗保护。此外，研究还提示，未来大流行应对中应优先监测社会经济脆弱群体的健康状况，通过跨部门合作解决深层次的健康不平等问题。
这项研究通过大规模人群数据分析，为理解 COVID-19 的社会差异提供了重要证据，其结论不仅适用于英国，也为全球其他国家制定公平、有效的疫情防控政策提供了参考。随着新发传染病的持续威胁，将社会 determinants of health 纳入公共卫生框架，或许是打破 “疫情加剧不平等” 循环的关键一步。
